國慶長假期間，一則關于阿里巴巴自研數據庫OceanBase擊敗世界頭號數據庫廠商Oracle的消息引起了熱議，源起是OceanBase提交的一份TPC-C測試結果遠遠超過了Oracle，榮登榜首。實際上，這并不是阿里巴巴首次在TPC測試中取得優異表現。此前的云棲大會上，阿里云就曾對外宣布，在國際大數據性能基準測試TPCx-BB中，阿里云MaxCompute與飛天AI平臺核心引擎PAI以100TB的數據規模創造世界紀錄。雖然分屬于TPC不同的測試，但結果卻一樣亮眼，充分展示了阿里云的技術實力，以及其整合合作伙伴的技術的能力，比如阿里云MaxCompute和PAI破紀錄就離不開英特爾的鼎力支持。

TPC（ Transaction Processing Performance Council,事務處理性能委員會 ）是由數10家會員公司創建的非盈利組織，它的主要職責是制定商務應用基準程序（Benchmark）的標準規范、性能和價格度量，并管理測試結果的發布。目前，TPC已經推出了多套基準程序，面向事務處理(OLTP)的基準程序TPC-C(OceanBase提交的就是這個測試結果)，和MaxCompute提交的面向大數據的基準程序TPCx-BB等都在這些基準程序之列。

其中的TPCx-BB是TPC制定的衡量大數據系統的性能基準測試標準TPC Benchmark Express-BigBench的簡稱, TPCx-BB通過最常用大數據應用場景來全面衡量系統軟硬件性能。由于測試結果可以全面準確地反映大數據系統端到端的整體運行性能，因此也是最終客戶選擇最佳軟硬件平臺的重要參考標準。

此次測試的MaxCompute是阿里云的一項大數據計算服務，屬于阿里飛天操作系統的重要組成部分，能提供快速、完全托管的PB級數據倉庫解決方案，從而經濟、高效地分析和處理海量數據，并支持SQL、MapReduce、Graph等多種計算模型。

據阿里云計算平臺研究員、高級總監關濤介紹，阿里云從2015年開始進行各種各樣的Benchmark測試。最初采用的是Sort benchmark，測試其在大規模數據集上進行排序的性能。后來阿里云發現，只做排序無法代表越來越豐富的用戶作業場景，最后才選擇了BigBench。

“之所以選擇BigBench，一方面在于BigBench 作為TPC下屬組織，相對比較權威；其次，BigBench中既包含了各種類型的工作負載，既有大數據的工作負載，也包括了機器學習的工作負載；既包含了結構化數據也包含了非結構化的數據。它要求提交的是一個非常豐富的測試結果，有30種不同的維度基準聯合來測評，可以從不同維度來分析。”關濤表示。

而阿里云之所以要進行上述測試，關濤解釋說，其目的是想以測試為抓手優化阿里云的系統，同時，也希望通過測試來體現阿里云的性能和性價比。

最后的結果也的確達到了預期，阿里云提交的MaxCompute的測試結果表明，通過持續的優化，MaxCompute表現非常優秀：是全球唯一一家通過100TB測試的系統。由于是唯一通過100TB測試的系統，為了方便跟其他系統對比，阿里云又分別在30TB、10TB級別上進行測試。結果表明，和第二名的對比，阿里云MaxCompute的性能快一倍的同時，成本大概可以降低一半。

“這個成績意味著，如果我們用第二名的系統，在性能慢一倍的同時，成本上還要多花一倍。比如用戶用第二名的系統需要1000臺機器完成的工作，MaxCompute一半就夠了。”關濤解釋說。

軟硬件結合，共同創造優異成績

MaxCompute如此優異的表現自然離不開阿里云的努力，同時，也不得不提英特爾的鼎力配合。事實上，從2015年開始進行MaxCompute的測試以來，阿里云與英特爾一直密切配合。英特爾以軟硬件全方位能力支持阿里云MaxCompute，在大數據引擎的標準適配、支持云計算模型、性能優化，以及最大化內存利用率等方面和阿里云深入合作，大大提升大數據分析的性能，增強云上的大數據挖掘和商業智能分析的能力。使得它在TPCx-BB中可以達到25641BBQpm（每分鐘處理的請求量），最高性價比可達USD224.49/BBQpm。

英特爾高級首席工程師、大數據分析和人工智能創新院院長戴金權（右）

關濤表示，雙方合作過程中，英特爾提供了很大的幫助。首先，英特爾提升了自身硬件能力；其次，雙方為軟硬結合進行了優化，比如英特爾至強可擴展處理器引入AVX-512，從256位升到512位，進一步提升了性能；第三，在軟件層面，英特爾也從功能性、擴展性上等進行了優化。這些功能疊加到一起讓系統性能翻了一番。